[发明专利]一种用于大菠萝扑克首轮摆法的卷积神经网络结构模型在审
| 申请号： | 201711204890.8 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN107812377A | 公开（公告）日： | 2018-03-20 |
| 发明（设计）人： | 陈怀臻;韦佳;张加佳 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | A63F1/02 | 分类号： | A63F1/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于大菠萝扑克首轮摆法的卷积神经网络结构模型，所述卷积神经网络结构模型由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，首先将手牌信息和牌桌信息经过数据预处理后输入卷积神经网络结构模型的输入层，经隐藏层处理后由输出层输出结果，输出结果根据数据预处理的处理规则，反向处理后输出大菠萝扑克首轮5张牌的摆放位置。本卷积神经网络结构模型对59万条训练用例的匹配度达到了98％，对12万条测试用例的匹配度达到了92％，可为研究机器博弈技术的研究者及科研机构提供一条可行的研究方向以及一个具体的成功样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 菠萝 扑克 首轮 卷积 神经网络 结构 模型 | ||
【主权项】：
一种用于大菠萝扑克首轮摆法的卷积神经网络结构模型，其特征在于：所述卷积神经网络结构模型由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，首先将手牌信息和牌桌信息经过数据预处理后输入卷积神经网络结构模型的输入层，经隐藏层处理后由输出层输出结果，输出结果根据数据预处理的处理规则，反向处理后输出大菠萝扑克首轮5张牌的摆放位置。
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